연세대학교 컴퓨터공학전공 석사과정 학업계획서

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초기 학기에는 '자료구조 및 알고리즘 심화', '운영체제 및 분산시스템', '고급 데이터 공학'을 이수하여 문제 해결 기반과 시스템 설계 역량을 확보할 예정입니다.
이 연구는 시스템 설계, 알고리즘 최적화, 데이터 엔지니어링이 결합된 융합형 과제이며, 연세대의 강좌와 연구환경이 이를 수행하는 데 적합하다는 판단입니다.
학부 시절부터 현재까지 저는 데이터 중심의 실험을 설계하고 구현하는 과정에서 일관되게 흥미를 느껴왔 고, 궁극적으로는 '지능형 컴퓨팅 시스템과 데이터 기반 알고리즘'을 주요 연구 방향으로 삼고자 결심하게 되었습니다.
특히 분산시스템, 실시간 컴퓨팅, 머신러닝 응용, 데이터 시각화와 관련한 강의 구성은 기초에서 응용까지 아우르는 학문적 흐름을 제시하고 있으며, 각 연구실의 운영방식 또한 실제 산업환경과 유사한 협업구조를 기반으로 한 연구 설계를 가능하게 합니다.
저는 단기적으로는 박사과정에 진학하여 연구역량을 더욱 심화시킬 계획이며, 장기적으로는 대학이나 국책연구기관에서 데이터 기반 컴퓨팅 시스템 및 알고리즘 관련 연구를 지속하며, 차세대 시스템 구조를 설계하는 데 기여하고자 합니다.
컴퓨터공학의 기초역량을 확고히 다지는 것, 둘째, 데이터·시스템·인공지능이 맞물리는 융합형 연구역량을 강화하는 것, 셋째, 실증적 연구 성과로 이어질 수 있는 논문 작성 및 프로젝트 경험을 확보하는 것입니다.
초기 학기에는 '자료구조 및 알고리즘 심화', '운영체제 및 분산시스템', '고급 데이터 공학'을 이수하여 문제 해결 기반과 시스템 설계 역량을 확보할 예정입니다.
이후에는 '머신러닝 및 딥러닝 응용', '실시간 컴퓨팅 시스템', '네트워크 및 보안기술' 같은 심화과목을 통해 현대컴퓨터공학의 핵심기술을 습득할 계획입니다.
제 관심은 우선 '대규모 학습 및 실시간 이상 탐지시스템'에 있으며, 이는 고빈도로 그 데이터를 처리하고 모델을 실시간으로 업데이트하며 이상 행위를 탐지하는 구조를 구축하는 연구입니다.
이 연구는 시스템 설계, 알고리즘 최적화, 데이터 엔지니어링이 결합된 융합형 과제이며, 연세대의 강좌와 연구환경이 이를 수행하는 데 적합하다는 판단입니다.
학부 시절부터 현재까지 저는 데이터 중심의 실험을 설계하고 구현하는 과정에서 일관되게 흥미를 느껴왔 고, 궁극적으로는 '지능형 컴퓨팅 시스템과 데이터 기반 알고리즘'을 주요 연구 방향으로 삼고자 결심하게 되었습니다.
이는 단순히 빠르게 데이터를 처리하는 데에 그치지 않고, 변화가 빠른 환경에서도 일관성 있는 판단을 내릴 수 있는 알고리즘적 유연성과 시스템의 안정성을 함께 고민해야 하는 영역입니다.
당시에는 정형 데이터에 국한되었지만, 현재는 반정형 및 비정형 로그까지 포함하는 방향으로 관심을 확장하고 있으며, 이를 실시간으로 통합 처리하는 구조에 대해 더 깊이 연구하고 싶습니다.
특히 분산시스템, 실시간 컴퓨팅, 머신러닝 응용, 데이터 시각화와 관련한 강의 구성은 기초에서 응용까지 아우르는 학문적 흐름을 제시하고 있으며, 각 연구실의 운영방식 또한 실제 산업환경과 유사한 협업구조를 기반으로 한 연구 설계를 가능하게 합니다.
궁극적으로는 인간 중심의 컴퓨팅 시스템을 설계하고, 변화하는 환경에 유연하게 대응할 수 있는 알고리즘을 구상하여 실제 시스템 환경에 이식 가능한 형태로 연구를 확장하고 싶습니다.
저는 단기적으로는 박사과정에 진학하여 연구역량을 더욱 심화시킬 계획이며, 장기적으로는 대학이나 국책연구기관에서 데이터 기반 컴퓨팅 시스템 및 알고리즘 관련 연구를 지속하며, 차세대 시스템 구조를 설계하는 데 기여하고자 합니다.
이를 통해 학문적으로는 새로운 개념을 제안하고, 사회적으로는 기술이 실제 환경에서 문제 해결 의 도구로 작동할 수 있도록 구현 가능한 방안을 제시하고 싶습니다.
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